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neoml

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跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

NeoMLABBYY机器学习框架神经网络ONNXGithub开源项目
GitHub文档

NeoML 项目介绍

NeoML 是一个端到端的机器学习框架，旨在帮助开发者构建、训练和部署机器学习模型。由 ABBYY 工程师研发，该框架主要用于计算机视觉与自然语言处理任务，包括图像预处理、分类、文档布局分析、光学字符识别（OCR）以及从结构化和非结构化文档中提取数据。

核心功能

  • 神经网络：支持超过 100 种不同的层类型。
  • 传统机器学习：提供超过 20 种算法，例如分类、回归、聚类等。
  • 多平台支持：与 CPU 和 GPU 兼容，推理速度快。
  • 支持 ONNX：兼容其他支持 ONNX 格式的框架。
  • 多语言支持：支持 Python、C++、Java、Objective-C 等语言。
  • 跨平台运行：可在 Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android 上运行相同的代码。

构建与安装

支持的平台

NeoML 的完整 C++ 库版本已经在以下平台上测试过：

  • Windows 7+ (支持 CPU 和 GPU)
  • Ubuntu 14+ (仅支持 CPU)
  • macOS 10.11+ (仅支持 CPU)
  • iOS 11+ (支持 CPU 和 GPU)
  • Android (支持不同版本的 CPU 和 GPU)

此外，Java 和 Objective-C 推理库版本同样经过平台测试，确保其在移动设备上的兼容性。

依赖工具

库使用 CMake 进行构建，推荐版本为 3.18 及以上。为提高 CPU 性能，Windows、Linux 和 macOS 平台上采用 Intel MKL。GPU 处理则可选择搭载 CUDA 或 Vulkan 支持。

入门教程

提供了多种教程帮助用户快速上手使用 NeoML 库，如：

  • 简单网络的训练与使用
  • 使用梯度提升进行分类
  • 使用 k-means 算法进行数据聚类

API 描述

基本原则

  • 平台无关性：用户界面与低级数学计算引擎完全分离。
  • 运算引擎独立性：每个网络都使用一个数学引擎实例，允许选择 GPU 进行所有计算。
  • 多线程支持：数学引擎接口是线程安全的。
  • ONNX 支持：可以使用 ONNX 格式与其他框架的模型进行交互。
  • 序列化格式：使用自有的二进制格式来保存和加载已训练的模型。
  • GPU 支持：可选设置，视系统硬件配置而定。

语言接口

  • C++ 接口：包括算法库และ数学引擎的实现。
  • Python 模块：详细的文档可帮助用户在 Python 中进行开发。
  • Java 和 Objective-C 接口：为 Java、Kotlin 和 iOS 提供推理功能的接口。

许可

NeoML 框架为开源项目，遵循 Apache 2.0 许可协议，由 ABBYY Production LLC 版权所有。

NeoML 是一个全面、强大的机器学习框架，适用于多种复杂的人工智能任务，并且提供广泛的平台支持和语言兼容性，非常适合那些需要跨平台便携性的开发者或企业使用。

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